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2569718930@qq.com 880aa2ca1e feat: Implement initial web application with a Leaflet map, city weather details, and temperature trend visualization.

2026-03-05 01:21:04 +08:00

11 KiB

Raw Blame History

🌡️ PolyWeather: 智能天气量化分析机器人

PolyWeather 是一款多模型气象分析与量化工具。它通过聚合高精度气象预报、实时机场 METAR 观测，并引入数学概率模型与 AI 决策支持，为气象风险评估和数据驱动的交易决策提供深度洞察。

📊 实时查询效果：DEB 融合预测 + 结算概率 + Groq AI 决策

🗺️ 交互式网页地图：全球城市实时监控与丰富的数据可视化

✨ 核心功能

1. 🌐 交互式网页地图面板

全球纵览：基于 Leaflet 的暗黑全屏实时地图，直接采用官方结算机场经纬度进行追踪与显示。
渐进式数据流加载：进图后智能在后台无感知拉取，不触发 API 频率限制。
数据可视化：Chart.js 温度走势图叠加 METAR 实测散点，多模型对比条形图，高斯概率分布条，实时风险等级色彩系统。
镜头与日期联动：点击城市平滑飞入面板。多模型预报区域会根据“逐日预报”选中的日期自动刷新，支持查看未来 5 天各模型的历史表现与融合预测值。
强制同步与缓存控制：针对安卡拉等重点区域，Web 端支持 60 秒极速缓存 TTL，并提供手动“强制刷新”按钮，可穿透全局缓存获取最及时的 MGM/METAR 实测数据。
周边测站热力图：不仅追踪目标机场，还能并发抓取目标城市周边 20~50 公里内的所有气象站实测。通过地图上的“微型标签”可视化城市热岛效应与锋面推进，辅助判断冷空气过境的时间差。
双引擎共生：FastAPI 后端与 Telegram Bot 共享同一份分析逻辑（analyze_weather_trend）和 AI Prompt 管线。

2. 🧬 动态权重集合预报 (DEB 算法)

系统会自动追踪各个气象模型（ECMWF, GFS, ICON, GEM, JMA）在特定城市的历史表现：

误差加权：根据过去 7 天的平均绝对误差（MAE），动态调整各模型的权重。误差越小的模型，话语权越大。
融合预报：给出经过历史偏差修正后的"DEB 融合最高温"建议值。
多源训练集成：将区域性官方数据源（如土耳其 MGM）同步纳入 DEB 训练管线，与 ECMWF、GFS 等国际模型共同参与权重博弈。
准确率追踪：通过 /deb 命令查看 DEB 融合预测的历史结算命中率和 MAE，并与各个单一模型对比。
自动清理：只保留最近 14 天的记录，防止数据无限增长。

3. 🎲 数学概率引擎 (Settlement Probability)

基于集合预报的正态分布拟合，自动计算每个结算整数温度的概率：

实况锚定 μ：当实测最高温在峰值窗口期间/之后显著低于预报中位数（预报崩盘），μ 直接锚定在实测值上，而非失败的预报。正常情况下使用 DEB/多模型中位数（70%）和集合中位数（30%）的加权平均。
标准差 σ 三层修正管线：
1. 集合基础：σ = (P90-P10) / 2.56
2. MAE 兜底：用 DEB 历史 MAE 作为 σ 下限——防止集合预报低估真实不确定性
3. Shock Score 放宽：σ × (1 + 0.5 × shock_score)，气象突变时自动加宽
时间衰减：峰值前 σ×1.0 → 峰值窗口 σ×0.7 → 峰值后 σ×0.3
实测过滤：已实测 WU 值以下的候选自动排除
死盘覆盖：确认死盘后，概率直接坍缩为结算值 100%

💥 Shock Score：气象突变软评分 (0~1)

用近 4 条 METAR 报文的风向/云量/气压变化评估环境稳定性，越高 = 越不稳定 = σ 放宽：

分项	权重	触发条件
风向变化	0~0.4	角度差 × 风速放大系数（弱风降权避噪）
云量阶跃	0~0.35	FEW→BKN 等云码跳变
气压变化	0~0.25	2h 内气压差 > 2hPa

4. 🤖 AI 深度分析 (Groq LLaMA 3.3 70B)

将全部气象数据投喂给 LLaMA 70B，按 P0→P4 分析框架 决策：

P0 预报失准检测（最高优先级）：分级失准（轻/中/重），根据偏差幅度自动标记。"失准 ≠ 已定局"——还需检查斜率 + 风云条件。支持二次抬升判断。
P1 实况节奏：连续 2 报创新高 → 升温未止；连续 2 报未创新高且斜率 ≤ 0 → 偏死盘。低辐射升温 → 可能多因子叠加（平流/混合层/热岛），不做单因子归因。
P2 阻碍因子（需结合城市特性判断）：降水 → 强压温。高湿度 + 厚云层持续 2 报以上 → 可能压温，但阈值因城市类型（海洋 vs 大陆）而异。单因子不足以断定。
P3 概率与一致性校验：参考结算概率分布，与 P1 实况做交叉检查。矛盾时以实况为准并说明偏离原因。
P4 预报背景（最低优先级）：可参考 DEB/预报做上沿评估。实测显著偏离时禁止引用。
统一分析源：Web 和 Telegram Bot 共用同一个 analyze_weather_trend 函数和 get_ai_analysis 提示词——完全相同的上下文，完全相同的决策。
高可用保障：自动重试 + 备用模型降级（70B → 8B）。支持代理配置。

5. ⏱️ 实时机场观测 (Zero-Cache METAR)

精确时间：从 METAR 原始报文 (rawOb) 中提取真实观测时间，精确到分钟。
实时穿透：通过动态请求头和随机时间戳绕过 CDN 缓存，获取机场第一手 METAR/MGM 报文。
结算预警：自动计算结算边界（X.5 进位线），提醒潜在波动。
MGM 官方直连 (安卡拉)：针对安卡拉，PolyWeather 已将 MGM 提升为一级数据源，同步采集实时观测数据与 5 天逐小时预报，确保本地精度最大化。
异常过滤：自动过滤 -9999 等哨兵值，避免垃圾数据污染输出。

6. 📈 历史数据采集

提供 fetch_history.py 脚本，可一键获取各城市过去 3 年的小时级历史气象数据（温度、湿度、辐射、气压等 10+ 维度），为后续机器学习模型（XGBoost/MOS）提供数据基础。

⚡ 部署说明

环境要求

Python 3.11+ 或 Docker & Docker Compose
环境变量: 在 .env 中设置关键参数（参考 .env.example）。

🐳 Docker 部署 (推荐)

最简单、稳定的部署方式，避免系统依赖冲突。

克隆项目并配置环境

git clone https://github.com/yangyuan-zhen/PolyWeather.git
cd PolyWeather
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件填入 TELEGRAM_BOT_TOKEN 和 GROQ_API_KEY 等
nano .env

后台一键启动服务
```
docker-compose up -d --build
```
查看实时日志
```
docker-compose logs -f
```

💻 传统 VPS 部署方案

安装依赖: pip install -r requirements.txt
配置 .env 文件。
利用项目中已包含的 update.sh 实现机器人和网站的双轨后台一键重启：

# 每次代码变更后，只需在 VPS 执行此命令
./update.sh

(该脚本将自动执行 git 抓取、杀僵尸进程、解绑端口、并分别利用 nohup 重新唤醒 bot_listener.py 和 FastAPI app.py 服务。)

🕹️ 机器人指令

指令	说明
`/city [城市名]`	获取深度气象分析、结算概率、实测追踪及 AI 决策建议。
`/deb [城市名]`	查看 DEB 准确率：逐日命中明细、偏差分析（低估/高估）、模型 MAE 对比、交易建议。
`/id`	查看当前对话的 Chat ID。
`/help`	显示说明信息。

支持城市示例

lon(伦敦)、par(巴黎)、ank(安卡拉)、nyc(纽约)、chi(芝加哥)、dal(达拉斯)、mia(迈阿密)、atl(亚特兰大)、sea(西雅图)、tor(多伦多)、sel(首尔)、ba(布宜诺斯艾利斯)、wel(惠灵顿) 等。

🏗️ 系统架构

graph TD
    User[用户] -->|查询指令| Bot["bot_listener.py (核心调度器)"]
    User -->|浏览器| Web["web/app.py (FastAPI)"]

    subgraph 数据获取层
        Bot --> Collector[WeatherDataCollector]
        Web --> Collector
        Collector --> OM[Open-Meteo 预报/集合]
        Collector --> MM[多模型 ECMWF/GFS/ICON/GEM/JMA]
        Collector --> METAR["机场实时 METAR (rawOb)"]
        Collector --> MGM["MGM 官方直连 (安卡拉)"]
    end

    subgraph 算法层
        Collector --> Peak[峰值时段预测]
        Collector --> DEB[DEB 动态权重融合]
        DEB --> DB[(每日记录数据库)]
        Peak --> Prob["概率引擎 (实况锚定μ)"]
        Collector --> Prob
        METAR --> Shock[Shock Score 突变评分]
        Shock --> Prob
        Collector --> Logic["结算边界 / 死盘检测"]
    end

    subgraph 共享分析层
        Bot --> ATF["analyze_weather_trend()"]
        Web --> ATF
        ATF --> AI["Groq LLaMA 70B (P0→P4)"]
    end

    AI -->|盘口 + 逻辑 + 置信度| Bot
    AI -->|盘口 + 逻辑 + 置信度| Web

💡 交易提示

实况节奏优先：AI 分析遵循 P0→P4 优先级。如果实况趋势（P1）与数学概率（P3）冲突，以实况走势为准。
紧盯结算概率：概率引擎基于数学模型，当某个温度概率 > 70% 且 P1 节奏持平时，方向最为明确。
参考 DEB 偏差：通过 /deb 查看城市的系统性偏差。如果某个城市经常"低估"，交易时应看高 1 个 WU 档位。
识别死盘信号：系统判定"死盘"时，概率会直接坍缩为结算值 100%。升温动力彻底枯竭。
注意结算边界：实测最高温接近 X.5 时，微小波动可能导致进位，需防范"偷鸡"。
预报崩盘意识：当 AI 标记预报失准（尤其中/重级），所有模型预测已失去参考价值，需专注 METAR 实测。

🛠️ 开发与测试

运行核心分析引擎和概率模型的单元测试：

python -m pytest tests/test_trend_engine.py -v

部署代码更新到服务器：

git pull
./update.sh

更新于 2026-03-04

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